- Phân tích mô hình hồi quy bộ
2. Cảng Sài Gòn Khu vực
3.4.2. Kế hoạch phân tích dữ liệu
Thông qua công cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan tổng của các biến > 0,3 và thang đo được đánh giá có mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến phải có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein 1994).
Phương phap phân tích nhân tố được sử dụng để thu nhỏ số lượng biến đầu thành tập hợp các biến cần thiết sử dụng cho nghiên cứu và tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phương pháp phân tích nhân tố chỉ thích hợp sử dụng các chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) có giá trị khoảng từ 0.5 đến 1; nếu chỉ số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng trong phân tích nhân tố là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax. Các biến quan sát có trống số factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003). Sau cùng là phân tích tương quan và hồi quy bội được sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết.
Tóm tắt chương 3
qua kỹ thuật thảo luận nhóm. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng thông qua việc thực hiện khảo sát bằng bảng câu hỏi với kích thước mẫu n = 197. Kết quả của nghiên cứu định lượng chính thức sẽ được trình bày trong chương tiếp theo, bao gồm việc đánh giá lại thang đo, phân tích hồi quy tuyến tính bội thông qua phần mềm SPSS 20.0.